Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение
- Дефиниране на предсказуем AI
- Исторически контекст и еволюция на прогнозния анализ
- Основни принципи на машинното обучение и извличането на данни
Събиране на данни и предварителна обработка
- Събиране на подходящи данни
- Почистване и подготовка на данни за анализ
- Разбиране на типове данни и източници
Изследователски Data Analysis (EDA)
- Визуализиране на данни за прозрения
- Описателна статистика и обобщаване на данни
- Идентифициране на модели и връзки в данните
Статистическо моделиране
- Основи на статистическите изводи
- Регресионен анализ
- Класификационни модели
Machine Learning Алгоритми за прогнозиране
- Преглед на алгоритми за контролирано обучение
- Дървета на решенията и произволни гори
- Невронни мрежи и основи на дълбокото обучение
Оценка и избор на модел
- Разбиране на точността на модела и показателите за ефективност
- Техники за кръстосано валидиране
- Преоборудване и настройка на модела
Практически приложения на предсказуем AI
- Казуси в различни индустрии
- Етични съображения при прогнозното моделиране
- Ограничения и предизвикателства на Predictive AI
Практически проект
- Работа с набор от данни за създаване на прогнозен модел
- Прилагане на модела за правене на прогнози
- Оценяване и интерпретиране на резултатите
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основни статистики
- Опит с всеки език за програмиране
- Познаване на работата с данни и електронни таблици
- Не се изисква предишен опит в AI или наука за данни
Публика
- ИТ специалисти
- Анализатори на данни
- Технически персонал
21 Hours
Oтзиви от потребители (2)
примери и упражнения
Kamil
Course - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
Цялата представена информация
Jose Victor - si
Course - Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated